import java.util.Stack;

public class Sort {
    /**
     * 直接插入排序
     * 元素集合越接近有序，直接插入排序算法的时间效率越高
     * 时间复杂度为O(N^2)
     * 空间复杂度为O(1)
     * 稳定性：稳定的排序
     *       如果本身是一个稳定的排序，可以变成不稳定的
     *       但是如果是不稳定的不能变成稳定的排序
     * @param array
     */
    public static void insetSort(int[] array) {
        for (int i = 1; i < array.length; i++) {
            int tmp = array[i];
            int j = i - 1;
            for (; j >= 0; j--) {
                if (array[j] > tmp) {
                    array[j + 1] = array[j];
                }else {
                    array[j + 1] = tmp;
                    break;
                }
            }
            //这是当我们的 j < 0的时候呢，
            //我们退出循环之后相当于 j+1 为0下标
            array[j + 1] = tmp;
        }
    }


    /**
     * 希尔排序
     * 时间复杂度为：O(n^1.3) - O(n^1.5)
     * 空间复杂度为：O(1)
     * 稳定性：不稳定的
     * @param array
     */
    public static void shellSort(int[] array) {
        int gap = array.length;
        while(gap > 1) {
            gap = gap / 2;
            shell(array,gap);
        }
    }

    private static void shell(int[] array,int gap) {
        //进行排序
        for (int i = gap; i < array.length; i++) {

            int tmp = array[i];
            int j = i - gap;
            for (;j >= 0;j -= gap) {

                if (array[j] > tmp) {
                    array[j + gap] = array[j];
                }else {
                    array[j + gap] = tmp;
                    break;
                }
            }

            array[j + gap] = tmp;
        }
    }

    /**
     * 选择排序
     * 时间复杂度：O(N^2)
     *     和数据是否有序有关
     * 空间复杂度：O(1)
     * 稳定性：不稳定的
     * @param array
     */
    public static void selectSort(int[] array) {
        for (int i = 0; i < array.length; i++) {
            int mixIndex = i;
            for (int j = i + 1; j < array.length; j++) {
                if (array[j] < array[mixIndex]) {
                    mixIndex = j;
                }
            }
            swap(array,i,mixIndex);
        }
    }

    private static void swap(int[] array,int i,int mixIndex) {
        int tmp = array[i];
        array[i] = array[mixIndex];
        array[mixIndex] = tmp;
    }

    public static void selectSort2(int[] array) {
        //优化后的代码
        int left = 0;
        int right = array.length - 1;
        while (left < right) {
            int minIndex = left;
            int maxIndex = left;

            for (int i = left + 1; i <= right; i++) {
                if (array[i] < array[minIndex]) {
                    minIndex = i;
                }
                if (array[i] > array[maxIndex]) {
                    maxIndex = i;
                }
            }
            //交换
            swap(array,left,minIndex);

            if (maxIndex == left) {
                maxIndex = minIndex;
            }

            swap(array,right,maxIndex);

            left++;
            right--;
        }
    }

    private static void siftDown(int[] array,int parent,int length) {
        int child = (parent * 2) + 1;
        while (child < length) {
            if (child + 1 < length && array[child + 1] > array[child]) {
                child++;
            }
            if (array[parent] < array[child]) {
                swap(array,child,parent);
                parent = child;
                child = (parent * 2) + 1;
            }else {
                break;
            }
        }
    }

    private static void creatHeap(int[] array) {
        for (int parent = (array.length - 1 -1) / 2; parent >= 0 ; parent--) {
            //向下调整创建堆
            siftDown(array,parent,array.length);
        }
    }

    /**
     * 堆排序
     * 时间复杂度：O(n*logN)
     * 空间复杂度：O(1)
     * 稳定性：不稳定
     * @param array
     */
    public static void HeapSort(int[] array) {
        creatHeap(array);
        int end = array.length - 1;
        while (end > 0) {
            swap(array,0,end);
            siftDown(array,0,end - 1);
            end--;
        }
    }


    /**
     * 冒泡排序
     * 时间复杂度：这里需要分情况：
     *           没有优化：O(N^2) 优化后：最好可以达到O(N)
     * 空间复杂度：O(1)
     * 稳定性：稳定
     * @param array
     */
    public static void bubbleSort(int[] array) {
        for (int i = 0; i < array.length - 1; i++) {
            boolean flag = true;
            for (int j = 0; j < array.length - i - 1; j++) {
                if (array[j] > array[j + 1]) {
                    swap(array,j,j + 1);
                    flag = false;
                }
            }
            if (flag) {
                break;
            }
        }
    }


    /**
     * 快速排序
     * 时间复杂度：
     *      最坏的情况下：当数据为1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ......或者
     *                        .......10 9 8 7 6 5 4 3 2 1  时候呢为 O(N^2)
     *      最好的情况下：O(N*logN)
     *      我们使用快排呢都是 O(N*logN)
     * 空间复杂度：
     *      最坏的情况下：O(N)
     *           都在一面，我们的递归需要开辟空间
     *
     *      最好的情况下：O(logN)
     * 稳定性：
     *      不稳定的
     * @param array
     */
    public static void quickSort(int[] array) {
        //quick(array,0,array.length - 1);
        quickNor(array,0,array.length - 1);
    }
    private static void quick(int[] array,int start,int end) {
        if (start >= end) {
            return;
        }
        //优化：直接插入排序
        //当快排到一定的区间的时候我们的使用直接插入排序，来减少内存的开销
        //这里的区间是自定义的
        if (end - start +1 <= 8) {
            insetSortRange(array,start,end);
            return;
        }

        //优化:三数取中法
        int mid = getMiddleNum(array,start,end);
        swap(array,start,mid);

        int pivot = partition(array,start,end);//找到基准值并交换到一定位置，这时候就把待排序的数据分成了左右两份
        quick(array,start,pivot - 1);//排序基准值左面的
        quick(array,pivot + 1,end);//排序基准值右面的
        //左右排完就是有序的了
    }

    //快速排序的非递归实现
    private static void quickNor(int[] array,int start,int end) {
        Stack<Integer> stack = new Stack<>();
        //求第一次挖坑法之后的 基准值位置
        int pivot = partition(array,start,end);
        //我们的把start、pivot - 1 、pivot + 1 、end 都入栈
        //我们还需要判断 基准值的左面和右面是否是大于等于2个的元素
        if (pivot > start + 1) {
            stack.push(start);
            stack.push(pivot - 1);
        }
        if (pivot < end - 1) {
            stack.push(pivot + 1);
            stack.push(end);
        }

        while (!stack.isEmpty()) {
            //出两个栈顶，先给end 后给start
            end = stack.pop();
            start = stack.pop();
            pivot = partition(array,start,end);
            //再次求完pivot 之后呢，在执行入栈操作
            if (pivot > start + 1) {
                stack.push(start);
                stack.push(pivot - 1);
            }
            if (pivot < end - 1) {
                stack.push(pivot + 1);
                stack.push(end);
            }
        }
    }

    //优化：直接插入排序
    private static void insetSortRange(int[] array,int start,int end) {
        for (int i = start + 1; i <= end; i++) {
            int tmp = array[i];
            int j = i - 1;
            for (; j >= 0; j--) {
                if (array[j] > tmp) {
                    array[j + 1] = array[j];
                }else {
                    array[j + 1] = tmp;
                    break;
                }
            }
            //这是当我们的 j < 0的时候呢，
            //我们退出循环之后相当于 j+1 为0下标
            array[j + 1] = tmp;
        }
    }

    //优化:三数取中法
    private static int getMiddleNum(int[] array,int left,int right) {
        int mid = (left + right) / 2;

        if (array[left] < array[right]) {
            if (array[mid] < array[left]) {
                return left;
            } else if (array[mid] > array[right]) {
                return right;
            }else {
                return mid;
            }
        }else {
            if (array[mid] > array[left]) {
                return left;
            } else if (array[mid] < array[right]) {
                return right;
            }else {
                return mid;
            }
        }
    }
    //前后指针法
    private static int partition2(int[] array,int left,int right) {
        int prev = left;
        int cur = left + 1;
        while (cur <= right) {

            if (array[cur] < array[left] && array[++prev] != array[cur]) {
                swap(array,cur,prev);
            }

            cur++;
        }
        swap(array,prev,left);

        return prev;
    }
    //挖坑法
    private static int partition(int[] array,int left,int right) {
        int tmp = array[left];//这个就是基准值
        while (left < right) {
            while (left < right && array[right] >= tmp) {
                right--;
            }
            //找到比 基准值小的放到 left中
            array[left] = array[right];

            while (left < right && array[left] <= tmp) {
                left++;
            }
            //找到比 基准值大的放到 right中
            array[right] = array[left];
        }
        //right和left相遇后，把 tmp 放到left中
        array[left] = tmp;
        return left;
    }

    //Hoare方法
    private static int partitionHoare(int[] array,int left,int right) {
        int tmp = array[left];
        int tmpleft = left;//把一开始的left位置保存下来，方便我们后面进行交换

        while (left < right) {
            while (left < right && array[right] >= tmp) {
                right--;
            }

            while (left < right && array[left] <= tmp) {
                left++;
            }
            //两个if语句判断结束之后呢，我们的 right 是比 tmp 小的
            //left 是比 tmp 大的
            //进行交换
            swap(array,left,right);
        }
        //循环结束，我们的left和right相遇，把基准值交换
        swap(array,left,tmpleft);
        //这时候我们的 left 就是我们的 基准值 交换后的下标
        return left;
    }

    /**
     * 归并排序
     * 时间复杂度：O(N*logN)
     * 空间复杂度：O(N)
     * 稳定性：稳定
     * @param array
     */
    public static void mergeSort(int[] array) {
        //mergeSortTmp(array,0,array.length - 1);
        mergeSortNor(array);
    }

    private static void mergeSortTmp(int[] array, int left, int right) {
        if (left >= right) {
            return;
        }
        //分解操作
        int mid = (left + right) / 2;
        mergeSortTmp(array,left,mid);
        mergeSortTmp(array,mid+1,right);
        //每一个分解完之后呢，都要进行排序合并操作
        merge(array,left,mid,right);
    }

    private static void merge(int[] array, int left, int mid, int right) {
        int[] tmp = new int[right - left + 1];
        int k = 0;
        int s1 = left;
        int e1 = mid;
        int s2 = mid + 1;
        int e2 = right;

        while(s1 <= e1 && s2 <= e2) {

            if (array[s1] <= array[s2]) {
                tmp[k++] = array[s1++];
            }else {
                tmp[k++] = array[s2++];
            }
        }

        while (s1 <= e1) {
            tmp[k++] = array[s1++];
        }
        while (s2 <= e2) {
            tmp[k++] = array[s2++];
        }

        for (int i = 0; i < k; i++) {
            array[i+left] = tmp[i];
        }
    }

    //非递归实现归并
    public static void mergeSortNor(int[] array) {
        int gap = 1;
        while (gap < array.length) {
            for (int i = 0; i < array.length; i = i + gap*2) {
                int left = i;
                int mid = left + gap - 1;
                if (mid >= array.length) {
                    mid = array.length - 1;
                }
                int right = mid + gap;
                if (right >= array.length) {
                    right = array.length - 1;
                }
                merge(array,left,mid,right);
            }
            gap *= 2;
        }
    }

    /**
     * 计数排序
     * 非比较的排序
     * 时间复杂度：O(范围 + N)
     *       范围越大 越慢
     * 空间复杂度：O(范围)
     * 稳定性：稳定
     * @param array
     */
    public static void countSort(int[] array) {
        //1、求最大值和最小值来确定计数数组的长度
        int maxVal = array[0];
        int minVal = array[0];
        for (int i = 0; i < array.length; i++) {
            if (array[i] < minVal) {
                minVal = array[i];
            }
            if (array[i] > maxVal) {
                maxVal = array[i];
            }
        }
        int len = maxVal - minVal + 1;
        int[] count = new int[len];

        //2、把array中的值放到计数数组中计数
        for (int i = 0; i < array.length; i++) {
            int index = array[i];
            count[index - minVal]++;
        }

        //3、把计数数组中的值一一放到原来的数组中
        //范围
        int index = 0;
        for (int i = 0; i < count.length; i++) {
            while(count[i] != 0) {
                array[index] = i + minVal;
                index++;
                count[i]--;
            }
        }

    }
}
